MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2002141099 · doi:10.1523/jneurosci.0746-09.2009

Long-Lasting Working Memories of Obstacles Established by Foreleg Stepping in Walking Cats Require Area 5 of the Posterior Parietal Cortex

2009· article· en· W2002141099 sur OpenAlexafffund
David A. McVea, Andrew J. Taylor, K. G. Pearson

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésObstacleWorking memoryPosterior parietal cortexNeuroscienceCortex (anatomy)PsychologyComputer scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walking animals rely on working memory to avoid obstacles. One example is the stepping of the hindlegs of quadrupeds over an obstacle. In this case, the obstacle is not visible at the time of hindleg stepping, because of its position between the fore and hindlegs, and working memory must be used to avoid it. We have previously shown that this memory is very precise and surprisingly long-lasting and that it depends on the stepping of the forelegs over the obstacle for its initiation. In this study, we test the hypothesis that area 5 in the posterior parietal cortex of cats is necessary for the maintenance of this long-lasting working memory. We report that small bilateral lesions to area 5 do not affect the amplitude of normal stepping of the hindlegs over obstacles, but they profoundly reduce the long-lasting working memory of obstacles. We propose that inputs to area 5 associated with foreleg stepping initiate long-lasting activity that maintains the memory of obstacle height in another brain region to guide the hindlegs over obstacles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroscienceMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207